多模型线性回归用于大数据的高效数据分析方法

本研究提出了一种名为多模型线性回归（MMLR）的新定义的回归模型，将输入数据集分成子集并构建局部线性回归模型。研究还提出了一种基于（ε，δ）- 估计器的近似算法来构建 MMLR 模型，并对 MMLR 算法的正确性和效率进行了数学证明。实证实验结果显示算法在许多情况下具有与现有回归方法可比的性能，同时提供了很高的预测准确度而几乎不需要花费过多时间。